Jinqunbao: 核分裂によってもたらされた新規ユーザーの数をどのようにカウントしますか?

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今回、Jinqunbao はコミュニティ核分裂のシナリオに適した、新しい核分裂ユーザーの数をカウントする方法に関するソリューションを皆様に提供します。

実は、金群宝はこの方法を模索してきました。なぜなら、コミュニティ分裂、パブリックアカウント分裂、ミニプログラム分裂のいずれを行っても、分裂の効果を測定できず、新規ユーザーを引き付けることができないという問題に直面することがわかったからです。つまり、元の古いユーザーが何人で、分裂からの新しいユーザーが何人いるのかがわかりません。チャンネル連携では、どれだけの新規ユーザーをもたらしたかがわからず、このチャンネルの品質を判断することができません。

そこで、多くの試行錯誤を経て、私たちは新しい核分裂ユーザーを数える方法に関する一連の方法をまとめました。

実用ガイド

アイデア

同じ形式の核分裂ポスターを 2 つ作成し、2 つの異なるタスク コードを入力して、それぞれ新しいユーザー チャネルと古いユーザー チャネルに公開します。

ステップ

ステップ 1: Qunbao バックエンドに入り、それぞれ A と B という名前の 2 つの同一のタスクを作成します。

ステップ 2:核分裂ポスターを 2 枚用意します (アクティベーション コードが異なることを除き、他のすべてはまったく同じです)。タスク A のアクティベーション コードを 1 つのポスターに貼り付けてポスター A として記録し、タスク B のアクティベーション コードをもう 1 つのポスターに貼り付けてポスター B として記録します。

ステップ3.タスクAで、AIアシスタントがユーザーに送信するポスターをポスターBに設定します。

ステップ4.タスクBで、AIアシスタントがユーザーに送信するポスターをポスターBに設定します。

ステップ 5:核分裂活動の促進が開始され、ポスター A がすべての古いユーザー チャネルに配置されます。

ステップ 6.統計:

旧ユーザー数 = タスクグループAのメンバー数 - AIアシスタント数

新規ユーザー数 = タスク B のグループメンバー数 - AI アシスタント数

ウイルス係数 K = 新規ユーザー数 / 既存ユーザー数。

ヒント:協力チャネルの容量を区別する操作方法は同じです。

これを見て、この方法のロジックを理解したはずです。ポスター A を古いユーザーのチャンネルに配置すると、古いユーザーはポスター A を見た後、コードをスキャンすることによってのみタスク A のグループに入ることができるため、タスク A のユーザーの総数は、おおよそ古いユーザーの数と見なすことができます。そして、古いユーザーがグループに参加すると、AI アシスタントは古いユーザーにポスター B を送信します。これにより、大多数のユーザーが共有するポスターはポスター B になると判断されるため、古いユーザーが連れてきた新しいユーザーは、ポスター B を介してのみタスク B のグループに入ることができます。

金群宝チームの実践を経て、この方法はコミュニティ核分裂において非常に実用的となり、コミュニティ核分裂活動の95％以上を満たすことができるようになりました。しかし、論理的に厳密なあなたは、まだ 3 つの体系的な誤りがあることに気付いたかもしれません。

まず、古いユーザーが共有したポスターは、必ずしもグループ内でそのユーザーに送信されたポスターとは限りません。なぜなら、ポスターAを見たとき、彼はすでにポスターAを携帯電話に保存していて、その後WeChatモーメンツに投稿するときにポスターAを直接投稿した可能性があるからです（古いユーザーは肉眼でポスターAとポスターBを区別できません）。これにより、古いユーザーの数は実際の数よりも大きくなり、k 係数は実際の数よりも小さくなります。

次に、古いユーザーが共有した B ポスターは、本当に新しいユーザーだけが見ることができるのでしょうか? 答えは「いいえ」です。古いユーザー間に関係チェーンがある場合、B ポスターは他の古いユーザーを B タスク グループに取り込む可能性があり、新しいユーザーの数が実際の数より多くカウントされ、k 係数が実際の数より大きくなります。

3 番目に、新規ユーザーと古いユーザーの間に関係チェーンが存在する可能性があり、その結果、新規ユーザーが古いユーザーをタスク B のグループ B に誘導することになります。この状況では、k 係数も実際よりも大きくなります。

ユーザーの関係チェーンを制御できないため、3 つのシステム エラーを回避することは困難です。実際、パラメータ付きの QR コードも含め、システム エラーを回避できるシステムはありません。パラメータ付きの QR コードも、ユーザー関係チェーンの交差により同じエラーが発生する可能性があります。

ウイルス係数

注意深く見れば、前回の記事に、ウイルス係数 K と k 係数という 2 つの概念が登場したことに気付いたかもしれません。これらは実際には同じものを指し、名前が異なるだけです。

ウイルス係数Kは、その名の通り、マーケティングではなく感染症を起源とするウイルスの分裂などの拡散を指します。アダム・ペインバーグはベストセラーの著書『Viral Loop』の中で、ウイルス係数 K を次のように定義しています。

ウイルス係数K = 招待の平均数 * 招待のコンバージョン率

たとえば、ユーザーが 100 人いて、各ユーザーが平均 2 通の招待状を送信し、最終的なコンバージョン率が 10% の場合、K = 2 * 10% = 0.2 となります。

この式を変形すると、バイラル係数K = 既存ユーザーが招待した新規ユーザー / 招待に参加した既存ユーザー

上記と同じ例を使用しましょう。招待に参加した古いユーザーは 100 人おり、招待された人数は 200 * 10% = 20 なので、K = 20 / 100 = 0.2 になります。

計算結果は同じであり、バイラル係数は実際にはユーザーがもたらすことができる新規ユーザーの数を表していることがわかります。

K<1 は、伝播が収束し、核分裂が減衰していることを示します。

K>1 は、伝播が拡散し、核分裂が増加していることを示しています。

K 係数は小さいながらも、核分裂の傾向を判断する上でオペレーターの助けとなり、その重要性が想像できることがわかります。そのため、金群宝チームは、核分裂を行う際には、表面を知るだけではなく、その内部の成長法則に対する洞察も必要であると常に信じてきました。この方法でのみ、包括的な理解が得られ、さまざまな複雑な問題に対処できます。

上記の分析に基づいて、次の結論を導き出すことができます。まず、2 つの同一タスク (ポスター上のライブ コードのみが異なります) を使用して、新規ユーザーと既存ユーザーを 2 つの異なるタスクに誘導します。次に、K 係数の値を計算して、分裂の傾向を判断できます。

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原題: 金群報: 核分裂によってもたらされる新規ユーザーの数を数えるにはどうすればよいですか?

キーワード: コミュニティ分裂、分裂マーケティング